麻省理工学院（MIT）本月发布一篇研究报告，比较了人类大脑在使用ChatGPT、搜索引擎，以及完全不使用工具来进行写作任务时，脑神经的活动状态，发现长期依赖ChatGPT写作，会削弱大脑神经网络的连接与参与程度。
该研究名为《你的大脑与ChatGPT：使用AI助理进行论文写作任务时的认知债务累积》（Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task），有54名参与者被分成3组，一是使用ChatGPT的LLM组，二是使用Google的搜索引擎组，三是没有使用任何工具的Brain-Only组，他们在3个月内进行了3次论文写作任务，时间为20分钟，撰写基于SAT考试的文章。在第4个月执行第4次实验时，原本使用LLM的被分配到只能使用大脑，而原本仅能用大脑的则被换到LLM组。
在这过程中，研究人员利用脑波图（Electroencephalography，EEG）设备即时侦测参与者的大脑活动，评估他们的认知投入与认知负荷，也对这些文章进行自然语言处理（NLP）分析，并由人类教师与AI进行评分。
结果发现，在前3次实验中，同一组内的参与者在用词习惯和主题选择上高度相似，也就是说，只要属于同一组，他们的写作风格通常都很接近。从脑波图来看，完全依赖大脑的那一组大脑连接最佳、分布最广，使用搜索引擎的在其中，使用LLM的大脑连接最弱，显示认知活动会随对工具的依赖程度而递减。
而在第4次实验中，从LLM转到大脑的参与者，其大脑出现较低的活跃度，不仅比不上只用大脑的那一组，也低于使用Google搜索的那组；而从大脑转至LLM的参与者，其大脑活动虽然略有下降，却仍维持相对较高的神经参与度，而且写作品质也提升了。
这意味着早期对AI的过度依赖可能会形成一种认知惰性，就算无法再使用AI，大脑也不容易快速恢复到最高的认知参与状态；但若参与者在初期便创建了稳固的认知基础与独立思考能力，就算导入AI，他们也会把AI视为一个强化工具。
该研究由麻省理工学院媒体实验室的脑机界面专家Nataliya Kosmyna主导。尽管尚未通过正式的同行评审，研究团队认为结果具有重要启示，因而选择提前公开，盼能唤起外界对教育与认知领域可能过度依赖AI的关注。
